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关于人工智能的四大误区
圣菲研究所教授、,人工智能,思考人类的指南,的作者MelanieMitchell表示,这些目标迷失的一部分原因是对人工智能和自然智能的错误假设,在最近一篇题为,为什么人工智能比我们想象的更难,的文章中,Mitchell提出了四个关于人工智能的常见误区,1.狭义人工智能和通用人工智能只是规模不同如今采...
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人工智能优先战略将从哪里开始
人工智能可以为企业带来竞争优势,并释放难以获得的巨大商机,因此,人们需要了解制定有效的人工智能优先策略的6个步骤,人工智能对现代企业的影响令人难以置信,那么你是否知道Netflix公司的人工智能推荐引擎每年可以获得10亿美元的收入?Netflix公司并不是唯一意识到人工智能重要性的企业,调查表明84...
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人工智能对抗人工智能 利用人工智能来检测深度造假和网络钓鱼
涂承烨,社区编辑,省政府采购专家、省综合性评标专家、公E采招标采购专家,获得信息系统项目管理师、信息系统监理师、PMP,CSPM,2等认证,拥有15年以上的开发、项目管理、咨询设计等经验,对项目管理、前后端开发、微服务、架构设计、物联网、大数据、咨询设计等较为关注,...。...
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关于人工智能的六大担忧
2017年,人工智能的发展又到达了一个高峰期,首席信息官、顾问和学者们纷纷表示,这项技术将使得从商业、IT运营到客户联系在内的任何事情实现自动化,然而,进入2018年,越来越多的媒体开始报道人工智能的潜在威胁,然而,BabsonCollege的教授ThomasDavenport在其认知技术课上表示,...
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GPT
猛料来了,OpenAI下一代旗舰模型被曝提升不如预期,消息来自TheInformation,具体指代号,猎户座,Orion,的模型相对GPT,4的提升幅度,小于GPT,4相对GPT,3,已进入收益递减阶段,或许这也是奥特曼曾说,可能不会把新模型命名为GPT,5的原因之一,消息一出,著名悲观派学者Ga...
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游戏中的深度学习与人工智能
本文为大数据杂谈4月27日微信社群分享内容整理,大家好,我是欢聚时代的高扬,这次跟大家分享的内容是深度学习在游戏AI中的应用这样一个话题,NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级,这样几个类别,当然,按照其它的方式分也未尝不可,这里主要是针对实现方式和应用场景的一个粗略划分,低级NPC通常说...
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2 人工智能简史 掀起人工智能的新高潮 深度学习
延恩·乐存与卷积神经网络说完辛顿教授,我们来聊聊深度学习领域的另一位名人,曾经跟随辛顿教授作过博士后研究的乐存,1960年,乐存出生在法国巴黎附近,父亲是航空工程师,1988年开始,乐存在著名的贝尔实验室工作了20年,乐存目前是纽约大学终身教授,同时是Facebook的人工智能实验室负责人,乐存教授...
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失业小哥在父母卧室做AI应用 日入2万刀!晒账单爆火全网 AI初创价值3500万
一位身无分文的失业小哥,和父母住在一起,在2020年那一年,他看准AI是个风口,决定全力投入,在父母的卧室里,他创办了一家价值3500万美元的AI初创公司,现在公司的年收入已经达到800万美元,还在不断增长中,用户也产生了爆炸式增长,达到了万,继17岁高中生开发AI应用,4个月入账100万美元的故事...
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数据科学 大话 人工智能 机器学习
写作此文需要6小时,包含4个带图实例,目的是从宏观上剖析和理解这三个术语,适合不同阶段人工智能,缩写AI,、数据科学、机器学习,缩写人数机,爱好者,完整阅读可能需要20分钟,前言,学科交叉乃大势所趋,新兴学科应市场需求孕育而生,人数机,便产生在这样的时代背景下,什么,你所在的学校至今还没开设相关专业...
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人工智能技术发展综述
人工智能作为计算机科学行业的顶尖技术之一,从1956年达特茅斯会议上正式提出开始就一直备受各行业关注,在图灵测试中,对人工智能的认定和评判是以人为唯一参照物的,基本的思维出发点仍然是仿生学,这里隐含着一个推论,即人是AI无限趋近但又永远达不到天花板,但实际上在AI问世后的几十年里似乎并没有沿此路径去...
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它们如何处理任务 程序丨CPU和GPU
在游戏优化中,实际上主要都是在围绕着CPU和GPU这两大块进行的,要理解GPU和CPU的区别,一种简单的方式就是比较它们如何处理任务,什么CPU?,CentralProcessingUnit,中央处理器,计算机的大脑,用于处理各种指令,位于主板上,比如一些常规操作的处理,打开一个文档,打开某个程序,...
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视觉大模型训练和推理加速
大家好,我是来自NVIDIAGPU计算专家团队的陶砺,很高兴今天有机会在这里跟大家分享一下我和我的同事陈庾,在SwinTransformer这个视觉大模的型训练和推理优化上的一些工作,其中一些的方法与策略,在其他的模型训练、推理的优化上都可以使用,来提高模型的吞吐、提升GPU的使用效率、加快模型的迭...
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使用Kubernetes进行AI推理的五个理由
Kubernetes的关键特性如何自然地满足AI推理的需求,以及它们如何使推理工作负载受益,Kubernetes的许多关键特性自然适合AI推理的需求,无论是AI驱动的微服务还是ML模型,几乎像是专门为这个目的而设计的,让我们来看看这些特性以及它们如何使推理工作负载受益,1.可扩展性AI驱动的应用程序...
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得物AI平台
得物AI平台,KubeAI推理训练引擎设计和实践2023,05,1218,42,13KubeAI平台从得物AI业务场景的实际需求出发,以三大核心引擎为建设目标,着力解决AI模型研发过程中的训练、推理性能问题,以及模型版本迭代过程中的效率问题,1、KubeAI介绍KubeAI是得物AI平台,是我们在容...
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比较CPU和GPU中的矩阵计算
CUDA是ComputeUnifiedDeviceArchitecture的缩写,可以使用CUDA直接访问NVIDIAGPU指令集,与专门为构建游戏引擎而设计的DirectX和OpenGL不同,CUDA不需要用户理解复杂的图形编程语言,但是需要说明的是CUDA为N卡独有,所以这就是为什么A卡对于深度...